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回答了问题2021-03-27 01:01:05你是一次性的全部放入模型了?这样不行,会overfit。这些p值小于0.1的只是备选变量,可以用向前,向后,逐步筛选的方法在多变量回归里面进行筛选。https://ask.hellobi.com/blog/lifestatistics/85多因素分析二元Logistic回归选取单因素有统计学意义的纳入多因素的自变量中,结果全部P值都大于0.05
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回答了问题2021-03-27 00:58:44请加小咖的微信,他会提供相应的服务。谢谢联系方式:小咖微信:xys2019ykh邮箱:yaowen.zhang@mediecogroup.com地址:北京市朝阳区麦子店街道霞光里15号霄云中心A座2305,
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回答了问题2021-03-27 00:56:48表2把很多信息合在一起了。先说未调整的结果部分,应该是列出了焦虑或者抑郁的患者的人数和百分比。卡方可算分类部分又具体细分了四类。但是人数和未调整结果部分有一点差异。这里的单纯焦虑(98)加上焦虑合并抑郁(194)是292,和未调整的结果部分求助
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回答了问题2021-03-26 13:26:34这还要看你的数据是不是符合正态分布。基于均值的检验结果适用于正态分布,而中位数的结果适用于偏态数据,基于截尾均值的结果则适用于存在极端值的数据单因素方差分析齐性检验
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回答了问题2021-03-26 10:05:04我一直是做ROC的,不知道别人为什么说不能做ROC。https://datascienceplus.com/time-dependent-roc-for-survival-prediction-models-in-r/https://staCox回归分析的预测效能
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回答了问题2021-03-26 10:00:43这里有一点介绍:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8b0774500102vpx7.html但是这个也不是一定要有的,更多的人是做sROC:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/art诊断性meta分析两种诊断方法比较
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回答了问题2021-03-26 09:45:50应该是根据治疗方式分成了四组,然后比较四组之间的测量值差异,表下面列出的因素应该是在多变量线性回归里面放入的变量,对这些进行了控制。求助
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回答了问题2021-03-26 09:38:56很正常的,单变量没有考虑其他因素的影响,在多变量里面考虑了,或者说控制了,其他因素的影响。统计咨询
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回答了问题2021-03-26 09:37:38我觉得你的实验目的应该是两个指标在干预前和干预后是否有明显变化呢?不应该是看两个指标之间的相关性啊当然你可能需要考虑这两个指标之间的相关性,他们可能会有相互的影响。相关性分析
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回答了问题2021-03-26 09:34:38应该没问题的。当然要看你想比较什么,还有这两组之间有什么关系么?两组样本量不一致怎么办




